【有源码】基于Hadoop与Spark的股市行情数据分析与可视化平台-基于Python与Spark的金融大数据挖掘与可视化系统-基于Spark的股市多维度可视化分析系统

最新推荐文章于 2025-11-23 22:20:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-23 22:20:47 发布 · 859 阅读

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#数据挖掘 #hadoop #spark #数据分析 #大数据 #机器学习 #毕业设计

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注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 基础页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

在数字化时代，股票市场产生了海量、多维且瞬息万变的行情数据。这些数据中蕴含着深刻的市场规律和投资价值，但其庞大的体量和复杂的结构为传统分析方法带来了巨大挑战。投资者和分析师迫切需要一种高效、直观的工具来深度挖掘数据背后的信息，以支持科学的投资决策。本项目正是在此背景下，提出并开发一个基于大数据技术的股市行情数据可视化分析平台。本平台利用Hadoop、Spark等分布式计算框架处理大规模股票数据集，结合Python进行深度数据分析，并通过Vue和Echarts等前端技术将复杂的分析结果以直观、交互式的图表呈现给用户。其意义在于，不仅解决了海量股市数据的处理与分析难题，更通过多维度、系统化的分析视角（如价格波动、行业表现、交易活跃度、估值水平及综合评价），将原始数据转化为具有决策价值的商业洞察，极大地降低了专业量化分析的门槛，为广大投资者提供了一个科学、高效、可视化的决策支持工具。

基于上述技术，系统将实现五大核心功能模块，对股票市场进行全面、深入的分析：

1.股票价格波动性分析模块：通过计算个股日内波动率、涨跌幅分布、价格区间分布以及52周价格相对位置，从微观层面揭示单只股票的风险特征与价格行为，为投资者提供交易策略参考。

2.行业板块表现分析模块：从行业视角出发，通过对比各行业平均收益率、分析市值规模与分布、评估行业整体波动性风险以及计算行业龙头集中度，帮助投资者把握行业轮动机会，进行合理的资产配置。

3.交易活跃度分析模块：通过对个股交易量、换手率进行排名，分析量价关系，对比行业交易活跃度，并识别异常交易量，旨在追踪市场资金流向和市场热点，判断市场情绪。

4.估值水平分析模块：聚焦于基本面，通过统计分析市盈率（PE Ratio）、股息收益率（Dividend Yield）以及每股收益（EPS）与股价的关系，并结合市值规模进行分层估值对比，帮助投资者发掘价值洼地。

5.市场表现综合评价模块：构建多维度量化模型，对股票进行综合表现评分，并运用算法识别强势股与弱势股、分析市场热点板块轮动规律、对股票进行风险收益特征聚类，为投资者提供更为智能和立体的决策支持。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于大数据的大学生毕业就业数据分析与可视化系统Spark源码！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

在这里插入图片描述

3.3 分析页面

在这里插入图片描述

3.4 基础页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

   核心模块一：个股日内波动率统计分析
    本函数计算数据集中每只股票在每个交易日的日内波动率。
    波动率是衡量价格波动剧烈程度的重要指标，有助于评估个股风险。
    计算公式为：(当日最高价 - 当日最低价) / 当日开盘价 * 100%
    :param stock_df: 包含原始股票数据的Spark DataFrame。
                     必须包含 'Ticker', 'Date', 'High Price', 'Low Price', 'Open Price' 字段。
    :return: 一个新的Spark DataFrame，包含 'Ticker', 'Date', 'Volatility' 字段，并按波动率降序排列。
    """
    # 打印提示信息，表示开始执行波动率分析
    print("核心模块一：开始执行个股日内波动率分析...")
    # 使用 withColumn 添加一个名为 'Volatility' 的新列
    # 使用 when().otherwise() 进行安全检查，避免开盘价为0导致除零错误
    volatility_result_df = stock_df.withColumn(
        "Volatility",
        when(col("Open Price") != 0,  # 条件：确保开盘价不为零
             (col("High Price") - col("Low Price")) / col("Open Price") * 100  # 计算波动率
        ).otherwise(0)  # 如果开盘价为0，则波动率记为0
    )
    # 从结果中选择需要的字段：股票代码、日期和计算出的波动率
    # 并使用 orderBy 按波动率（Volatility）降序排列，以便快速识别高波动性股票
    final_df = volatility_result_df.select(
        col("Ticker").alias("股票代码"),
        col("Date").alias("日期"),
        col("Volatility").alias("日内波动率(%)")
    ).orderBy(col("Volatility").desc())
    # 打印提示信息，表示分析完成
    print("个股日内波动率分析完成。")
    
    return final_df
def sector_return_analysis(stock_df):
    """
    核心模块二：行业平均收益率对比分析
    本函数计算每个行业板块在整个时间周期内的平均日收益率。
    这有助于横向比较不同行业的整体表现强弱，为行业轮动和资产配置提供决策依据。
    计算步骤：
    1. 计算每条记录（每只股票每天）的日收益率：(收盘价 - 开盘价) / 开盘价 * 100%
    2. 按行业（Sector）进行分组。
    3. 计算每个行业分组内的平均日收益率。
    :param stock_df: 包含原始股票数据的Spark DataFrame。
                     必须包含 'Sector', 'Open Price', 'Close Price' 字段。
    :return: 一个新的Spark DataFrame，包含 'Sector', 'Average_Daily_Return' 字段，并按平均收益率降序排列。
    """
    # 打印提示信息，表示开始执行行业收益率分析
    print("核心模块二：开始执行行业平均收益率对比分析...")
    # 步骤1: 计算每只股票的单日收益率，并添加为新列 'Daily_Return'
    # 同样进行除零安全检查
    df_with_return = stock_df.withColumn(
        "Daily_Return",
        when(
            col("Open Price") != 0,
            (col("Close Price") - col("Open Price")) / col("Open Price") * 100
        ).otherwise(0)
    )
    # 步骤2 & 3: 按 'Sector' 字段进行分组，并使用 agg() 函数计算每个组的 'Daily_Return' 的平均值
    sector_return_df = df_with_return.groupBy("Sector") \
                                     .agg(avg("Daily_Return").alias("Average_Daily_Return"))
    # 对结果进行排序，按平均日收益率降序排列，以识别表现最好的行业
    # 并重命名列以提高可读性
    final_df = sector_return_df.select(
        col("Sector").alias("行业板块"),
        col("Average_Daily_Return").alias("平均日收益率(%)")
    ).orderBy(col("Average_Daily_Return").desc())
    
    # 打印提示信息，表示分析完成
    print("行业平均收益率对比分析完成。")